Home/Models/MiniMax/MiniMax M2.5
M

MiniMax M2.5

Masukan:$0.24/M
Keluaran:$0.96/M
MiniMax-M2.5 ialah model bahasa besar termaju yang direka untuk produktiviti dunia sebenar. Dilatih dalam pelbagai persekitaran kerja digital dunia sebenar yang kompleks, M2.5 memanfaatkan kepakaran pengaturcaraan M2.1 untuk berkembang ke kerja pejabat am, mencapai kefasihan dalam menghasilkan dan mengendalikan fail Word, Excel dan PowerPoint, menukar konteks antara pelbagai persekitaran perisian, serta bekerja merentas pasukan ejen dan manusia yang berbeza.
Baru
Penggunaan komersial
Playground
Gambaran Keseluruhan
Ciri-ciri
Harga
API

Spesifikasi teknikal MiniMax‑M2.5

MedanKenyataan / nilai
Nama modelMiniMax‑M2.5 (keluaran produksi, 12 Feb 2026).
Seni binaTransformer Mixture‑of‑Experts (MoE) (keluarga M2).
Jumlah parameter~230 bilion (kapasiti MoE keseluruhan).
Parameter aktif (setiap inferens)~10 bilion diaktifkan setiap inferens (pengaktifan jarang).
Jenis inputTeks dan kod (sokongan asli untuk konteks kod berbilang fail), pemanggilan alat / antara muka alat API (aliran kerja berasaskan agen).
Jenis outputTeks, output berstruktur (JSON/panggilan alat), kod (berbilang fail), artifak Office (PPT/Excel/Word melalui rantaian alat).
Varian / modM2.5 (ketepatan/keupayaan tinggi) dan M2.5‑Lightning (kualiti sama, kependaman lebih rendah / TPS lebih tinggi).

Apakah MiniMax‑M2.5?

MiniMax‑M2.5 ialah kemas kini utama keluarga M2.x yang memfokuskan kepada produktiviti dunia nyata dan aliran kerja berasaskan agen. Keluaran ini menekankan penambahbaikan pada penguraian tugas, integrasi alat/carian, kesetiaan penjanaan kod, serta kecekapan token untuk masalah berlanjutan berbilang langkah. Model ini ditawarkan dalam varian standard dan varian “lightning” berpendam rendah bagi pertukaran keperluan penggunaan berbeza.

Ciri utama MiniMax‑M2.5

  1. Reka bentuk berorientasi agen: Perancangan dan orkestrasi alat yang dipertingkat untuk tugas berperingkat (carian, panggilan alat, rangka pelaksanaan kod).
  2. Kecekapan token: Pengurangan penggunaan token per tugas berbanding M2.1 (dilaporkan), membolehkan kos hujung‑ke‑hujung lebih rendah untuk aliran kerja panjang.
  3. Penyempurnaan hujung‑ke‑hujung lebih pantas: Penanda aras pembekal melaporkan purata masa penyiapan tugas ~37% lebih pantas berbanding M2.1 pada penilaian pengkodan berasaskan agen.
  4. Pemahaman kod yang kukuh: Ditala pada korpus kod pelbagai bahasa untuk pengubahsuaian rentas bahasa yang mantap, suntingan berbilang fail, dan penaakulan skala repositori.
  5. Penyajian throughput tinggi: Disasarkan untuk pengeluaran dengan profil token/saat tinggi; sesuai untuk beban kerja agen berterusan.
  6. Varian untuk pertukaran kependaman vs kuasa: M2.5‑lightning menawarkan kependaman lebih rendah pada penggunaan kiraan dan jejak lebih kecil untuk senario interaktif.

Prestasi penanda aras (dilaporkan)

Sorotan dilaporkan pembekal — metrik representatif (keluaran):

  • SWE‑Bench Verified: 80.2% (kadar lulus yang dilaporkan pada radas penanda aras pembekal)
  • BrowseComp (carian & penggunaan alat): 76.3%
  • Multi‑SWE‑Bench (pengkodan pelbagai bahasa): 51.3%
  • Kelajuan / kecekapan relatif: ~37% lebih pantas penyiapan hujung‑ke‑hujung berbanding M2.1 pada SWE‑Bench Verified dalam ujian pembekal; ~20% kurang pusingan carian/penggunaan alat dalam sesetengah penilaian.

Tafsiran: Nombor‑nombor ini meletakkan M2.5 setara atau hampir dengan model berasaskan agen/kod terkemuka industri pada penanda aras yang disebut. Penanda aras dilaporkan oleh pembekal dan diulang oleh beberapa saluran ekosistem — anggap ia diukur di bawah radas/konfigurasi pembekal kecuali direproduksi secara bebas.

MiniMax‑M2.5 vs rakan setara (perbandingan ringkas)

DimensiMiniMax‑M2.5MiniMax M2.1Contoh rakan setara (Anthropic Opus 4.6)
SWE‑Bench Verified80.2%~71–76% (berbeza mengikut radas)Boleh dibanding (Opus dilaporkan hasil hampir teratas)
Kelajuan tugas berasaskan agen37% lebih pantas vs M2.1 (ujian pembekal)AsasKelajuan serupa pada radas tertentu
Kecekapan tokenDipertingkat vs M2.1 (~token per tugas lebih rendah)Penggunaan token lebih tinggiKompetitif
Kegunaan terbaikAliran kerja agen produksi, saluran pengkodanGenerasi lebih awal keluarga samaCemerlang dalam penaakulan multimodal dan tugas ditala keselamatan

Catatan pembekal: perbandingan berasal daripada bahan keluaran dan laporan penanda aras vendor. Perbezaan kecil boleh sensitif kepada radas, rantaian alat, dan protokol penilaian.

Kes penggunaan perusahaan representatif

  1. Penambahbaikan skala repositori & saluran migrasi — memelihara niat merentas suntingan berbilang fail dan tampalan PR automatik.
  2. Orkestrasi berasaskan agen untuk DevOps — mengorkestrasi larian ujian, langkah CI, pemasangan pakej, dan diagnostik persekitaran dengan integrasi alat.
  3. Semakan kod automatik & remedi — mengisih kerentanan, mencadangkan pembaikan minimum, dan menyediakan kes ujian yang boleh dihasilkan semula.
  4. Pengambilan maklumat berpandukan carian — memanfaatkan kecekapan carian setaraf BrowseComp untuk penerokaan berbilang pusingan dan pemeringkasan pangkalan pengetahuan teknikal.
  5. Agen & pembantu produksi — agen berterusan yang memerlukan inferens jangka panjang yang stabil dan cekap kos.

Cara mengakses dan mengintegrasikan MiniMax‑M2.5

Langkah 1: Daftar untuk Kunci API

Log masuk ke cometapi.com. Jika anda belum menjadi pengguna kami, sila daftar terlebih dahulu. Log masuk ke konsol CometAPI anda. Dapatkan kunci API kelayakan akses bagi antara muka. Klik “Add Token” pada token API di pusat peribadi, dapatkan kunci token: sk-xxxxx dan hantar.

Langkah 2: Hantar Permintaan ke API minimax-m2.5

Pilih titik akhir “minimax-m2.5” untuk menghantar permintaan API dan tetapkan badan permintaan. Kaedah permintaan dan badan permintaan diperoleh daripada dokumen API laman web kami. Laman web kami juga menyediakan ujian Apifox untuk kemudahan anda. Gantikan <YOUR_API_KEY> dengan kunci CometAPI sebenar daripada akaun anda. Tempat untuk memanggilnya: format Chat.

Masukkan soalan atau permintaan anda ke dalam medan kandungan — inilah yang akan dijawab oleh model. Proseskan respons API untuk mendapatkan jawapan yang dijana.

Langkah 3: Dapatkan dan Sahkan Keputusan

Proseskan respons API untuk mendapatkan jawapan yang dijana. Selepas pemprosesan, API membalas dengan status tugas dan data output.

Soalan Lazim

What kind of tasks is MiniMax-M2.5 optimized for?

MiniMax-M2.5 is optimized for real-world productivity and agentic workflows — especially complex coding, multi-stage planning, tool invocation, search, and cross-platform system development. Its training emphasizes handling full development lifecycles from architecture planning to code review and testing.

How does MiniMax-M2.5 compare to previous versions like M2.1?

Compared with M2.1, M2.5 shows significant improvements in task decomposition, token efficiency, and speed — for example completing certain agentic benchmarks about 37% faster and with fewer tokens consumed per task.

What benchmarks does MiniMax-M2.5 achieve on coding and agentic tasks?

M2.5 achieves around 80.2% on SWE-Bench Verified, about 51.3% on Multi-SWE-Bench, and roughly 76.3% on BrowseComp in contexts where task planning and search are enabled — results competitive with flagship models from other providers.

Does MiniMax-M2.5 support multiple programming languages?

Yes — M2.5 was trained on over 10 programming languages including Python, Java, Rust, Go, TypeScript, C/C++, Ruby, and Dart, enabling it to handle diverse coding tasks across ecosystems.

Is MiniMax-M2.5 suitable for full-stack and cross-platform development?

Yes — MiniMax positions M2.5 to handle full-stack projects spanning Web, Android, iOS, Windows, and Mac, covering design, implementation, iteration, and testing phases.

What are the main efficiency and cost advantages of MiniMax-M2.5?

M2.5 can run at high token throughput (e.g., ~100 tokens/sec) with cost efficiencies about 10–20× lower than many frontier models on an output price basis, enabling scalable deployment of agentic workflows.

How do I integrate MiniMax-M2.5 into my application?

MiniMax-M2.5 is available via API endpoints (e.g., standard and high-throughput variants) by specifying minimax-m2.5 as the model in requests.

What are known limitations or ideal scenarios to avoid?

M2.5 excels at coding and agentic tasks; it may be less specialized for purely creative narrative generation compared with dedicated creative models, so for story writing or creative fiction other models might be preferable.

Ciri-ciri untuk MiniMax M2.5

Terokai ciri-ciri utama MiniMax M2.5, yang direka untuk meningkatkan prestasi dan kebolehgunaan. Temui bagaimana keupayaan ini boleh memberi manfaat kepada projek anda dan meningkatkan pengalaman pengguna.

Harga untuk MiniMax M2.5

Terokai harga yang kompetitif untuk MiniMax M2.5, direka bentuk untuk memenuhi pelbagai bajet dan keperluan penggunaan. Pelan fleksibel kami memastikan anda hanya membayar untuk apa yang anda gunakan, menjadikannya mudah untuk meningkatkan skala apabila keperluan anda berkembang. Temui bagaimana MiniMax M2.5 boleh meningkatkan projek anda sambil mengekalkan kos yang terurus.
Harga Comet (USD / M Tokens)Harga Rasmi (USD / M Tokens)ModelDetail.discount
Masukan:$0.24/M
Keluaran:$0.96/M
Masukan:$0.3/M
Keluaran:$1.2/M
-20%

Kod contoh dan API untuk MiniMax M2.5

Akses kod sampel yang komprehensif dan sumber API untuk MiniMax M2.5 bagi memperlancar proses integrasi anda. Dokumentasi terperinci kami menyediakan panduan langkah demi langkah, membantu anda memanfaatkan potensi penuh MiniMax M2.5 dalam projek anda.
Python
JavaScript
Curl
from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

completion = client.chat.completions.create(
    model="minimax-m2.5",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Write a one-sentence introduction to MiniMax M2.5."},
    ],
)

print(completion.choices[0].message.content)

Lebih Banyak Model